第一、NumPy
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NumPy是NumericalPython的简写，是Python数值计算的基石。它提供多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。NumPy还包括其他内容：
①快速、高效的多维数组对象ndarray
②基于元素的数组计算或数组间数学操作函数
③用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具
④线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成
除了NumPy赋予Python的快速数组处理能力之外，NumPy的另一个主要用途是在算法和库之间作为数据传递的数据容器。对于数值数据，NumPy数组能够比Python内建数据结构更为高效地存储和操作数据。
第二、pandas
pandas提供了高级数据结构和函数，这些数据结构和函数的设计使得利用结构化、表格化数据的工作快速、简单、有表现力。它出现于2010年，帮助Python成为强大、高效的数据分析环境。常用的pandas对象是DataFrame，它是用于实现表格化、面向列、使用行列标签的数据结构;以及Series，一种一维标签数组对象。
pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理念相结合。它提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。由于数据操作、预处理、清洗在数据分析中是重要的技能，pandas将是重要主题。
第三、matplotlib
matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D.
Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。
对于Python编程者来说也有其他可视化库，但matplotlib依然使用最为广泛，并且与生态系统的其他库良好整合。
第四、IPython
IPython项目开始于2001年，由FernandoPérez发起，旨在开发一个更具交互性的Python解释器。在过去的16年中，它成为Python数据技术栈中最重要的工具之一。
尽管它本身并不提供任何计算或数据分析工具，它的设计侧重于在交互计算和软件开发两方面将生产力最大化。它使用了一种执行-探索工作流来替代其他语言中典型的编辑-编译-运行工作流。它还提供了针对操作系统命令行和文件系统的易用接口。由于数据分析编码工作包含大量的探索、试验、试错和遍历，IPython可以使你更快速地完成工作。
第五、SciPy
SciPy是科学计算领域针对不同标准问题域的包集合。以下是SciPy中包含的一些包：
①scipy.integrate数值积分例程和微分方程求解器
②scipy.linalg线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解
③scipy.optimize函数优化器和求根算法
④scipy.signal信号处理工具
⑤scipy.sparse稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器
SciPy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的计算基础。
第六、scikit-learn
scikit-learn项目诞生于2010年，目前已成为Python编程者首选的机器学习工具包。仅仅七年，scikit-learn就拥有了全世界1500位代码贡献者。其中包含以下子模块：
①分类：SVM、最近邻、随机森林、逻辑回归等
②回归：Lasso、岭回归等
③聚类：K-means、谱聚类等
④降维：PCA、特征选择、矩阵分解等
⑤模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵
⑥预处理：特征提取、正态化
scikit-learn与pandas、statsmodels、IPython一起使Python成为高效的数据科学编程语言。
【常见的内置函数】
1、enumerate(iterable,start=0)
是python的内置函数，是枚举、列举的意思，对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串)，enumerate将其组成一个索引序列，利用它可以同时获得索引和值。
2、zip(*iterables,strict=False)
用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用*号操作符，可以将元组解压为列表。
3、filter(function,iterable)
filter是将一个序列进行过滤，返回迭代器的对象，去除不满足条件的序列。
4、isinstance(object,classinfo)
是用来判断某一个变量或者是对象是不是属于某种类型的一个函数，如果参数object是classinfo的实例，或者object是classinfo类的子类的一个实例，
返回True。如果object不是一个给定类型的的对象， 则返回结果总是False
5、eval(expression[,globals[,locals]])
用来将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果，表达式解析参数expression并作为Python表达式进行求值(从技术上说是一个条件列表)，采用globals和locals字典作为全局和局部命名空间。
【常用的句式】
1、format字符串格式化
format把字符串当成一个模板，通过传入的参数进行格式化，非常实用且强大。
2、连接字符串
常使用+连接两个字符串。
3、if...else条件语句
Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。其中if...else语句用来执行需要判断的情形。
4、for...in、while循环语句
循环语句就是遍历一个序列，循环去执行某个操作，Python中的循环语句有for和while。
5、import导入其他脚本的功能
有时需要使用另一个python文件中的脚本，这其实很简单，就像使用import关键字导入任何模块一样。
首先2个包：
import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
然后一个m x n 的矩阵，n为维度，这里设为x。
n_components = 12 是自己可以设的。
pca = PCA(n_components=12)
pca.fit(x)
PCA(copy=True, iterated_power='auto', n_components=12, random_state=None,
svd_solver='auto', tol=0.0, whiten=False)
float_formatter = lambda x: "%.2f" % x
np.set_printoptions(formatter={'float_kind':float_formatter})
print 'explained variance ratio:'
print pca.explained_variance_ratio_
print 'cumulative sum:'
print pca.explained_variance_ratio_.cumsum()
LDA降维后的维度区间在[1,C-1]，C为特征空间的维度，与原始特征数n无关，对于二值分类，最多投影到1维，所以我估计你是因为这是个二分类问题，所以只能降到一维。
def dict_f(f): d={} for line in f: l = line.strip("\n").split(" ") d[l[0]] = l[1:] return ddef result(d_c,d_a,cookn): app,game,shoot,apply,function,iq=0,0,0,0,0,0 app = len(d_c[cookn]) for i in d_c[cookn]: for ii in d_a[i]: if (ii=="game"): game= game+1 elif(ii=="shoot"): shoot = shoot +1 elif(ii=="apply"): apply = apply +1 elif(ii=="function"): function = function +1 elif(ii=="iq"): iq = iq +1 else: pass return (app,game,shoot,apply,function,iq) f = open("cookie.txt","r+") #行首没有空格，每个单词之间有且仅有一个空格d_c = dict_f(f) f1 = open("app.txt","r+")#行首没有空格，每个单词之间有且仅有一个空格d_a = dict_f(f1)l_c = d_c.keys()l=[i for i in sorted(l_c) if(i!="") ]for i in l: print i+" "+"app=%d game=%d shoot=%d apply=%d function=%d iq=%d"%result(d_c,d_a,i)#print 可以改写输入到文件中